《表3 较小规模实验四种智能算法的仿真结果》

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《融合粒子群与改进蚁群算法的AUV路径规划算法》

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其具体的仿真结果数据如表3所示。表3中第二到第四列为路径评价模型的三个指标，F值为综合下来的路径评价值，本文通过多次实验，确定三个评价指标的权重如下：w1=0.5、w2=0.2和w3=0.3。从实验结果可以发现：GA算法由于交叉变异等操作，使得有些相邻的路径点之间水平和垂直方向变化较大，路径崎岖程度明显大于其他算法，且算法运行时间14 s之久，它需要迭代更多次才能找到较优解；PSO算法虽然收敛运行时间最短，但多次实验表明，该算法不够稳定，易早熟收敛、陷入局部最优；ACO算法全局搜索能力良好，但收敛迭代次数较多，算法运行时间较长；本文算法规划的路径在三个指标上都是较好的，且收敛迭代次数和运行时间也有优势，综合性能最佳。